Discrimination of Rock Fracture and Blast Events Based on Signal Complexity and Machine Learning
المؤلفون المشاركون
Ma, Dan
Jiang, Chong
Cai, Xin
Zhou, Zilong
Cheng, Ruishan
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-02-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The automatic discrimination of rock fracture and blast events is complex and challenging due to the similar waveform characteristics.
To solve this problem, a new method based on the signal complexity analysis and machine learning has been proposed in this paper.
First, the permutation entropy values of signals at different scale factors are calculated to reflect complexity of signals and constructed into a feature vector set.
Secondly, based on the feature vector set, back-propagation neural network (BPNN) as a means of machine learning is applied to establish a discriminator for rock fracture and blast events.
Then to evaluate the classification performances of the new method, the classifying accuracies of support vector machine (SVM), naive Bayes classifier, and the new method are compared, and the receiver operating characteristic (ROC) curves are also analyzed.
The results show the new method obtains the best classification performances.
In addition, the influence of different scale factor q and number of training samples n on discrimination results is discussed.
It is found that the classifying accuracy of the new method reaches the highest value when q = 8–15 or 8–20 and n=140.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhou, Zilong& Cheng, Ruishan& Cai, Xin& Ma, Dan& Jiang, Chong. 2018. Discrimination of Rock Fracture and Blast Events Based on Signal Complexity and Machine Learning. Shock and Vibration،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215576
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhou, Zilong…[et al.]. Discrimination of Rock Fracture and Blast Events Based on Signal Complexity and Machine Learning. Shock and Vibration No. 2018 (2018), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215576
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhou, Zilong& Cheng, Ruishan& Cai, Xin& Ma, Dan& Jiang, Chong. Discrimination of Rock Fracture and Blast Events Based on Signal Complexity and Machine Learning. Shock and Vibration. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215576
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1215576
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر